72年前の南ア登山地図。その①
さぁ。 妄想の時間だ。 昨日、この本と地図を入手してから何時間眺めていたのだろう。 いや。 ぶっちゃけるとココまで古いモノじゃなくても良かったのだ。 南ア林道が出来る前、昭和40年代ぐらいの地図で充分だった。 けれど、某古本屋の二階でこれらは私を待ち構えていた。 なんとも嬉しい話じゃないか。 それでは昭和15年の南ア登山地図で妄想を始めよう。 72年前の地図であるので、当然のコトながら紙も弱くなっていた。 スキャナーで取込む際にあまりヘンな負荷をかけたくなかったので、 所々、画像がボケてしまっているがそこはご容赦願いたい。 この地図に寄って南アの色々な峠の謎が解けた。 まずはそんな峠を見ていくことにする。 ■仙水峠 数日前に書いた26年前の南ア地図の記事で、 すけろく兄さんと仙水峠の北側が気になる、なんてやり取りをしていた。 この地図では一般登山道としてバリバリの現役であった。 北沢峠方面
類似画像検索について簡単にまとめてみた - Qiita
類似画像検索手法について簡単にまとめました。 はじめに 画像検索には主に2種類の手法がある。 TBIR (Text Based Image Retrieval) 画像にテキストデータが紐付けられていて、テキストを元に検索する CBIR (Content Based Image Retrieval) 画像の特徴量を基盤として検索する ライブラリ Feature Extraction Library - FELib http://appsrv.cse.cuhk.edu.hk/~jkzhu/felib.html 下記の５つの特徴を持つ画像から特徴量を抽出できるライブラリである。 Color histogram, color moments. カラーヒストグラム・色統計) Edge histogram. 輪郭のヒストグラム Gabor wavelets transform. Wavelet tra
perceptual hash(phash)を利用して画像比較をしてみる - テノニッキ (@hideack 's diary)
突然ですが画像がたくさんあってそれを人の目で分類するのって大変ですよね。 自動でこういったものを分類できないか興味があったので調べてみました。 perceptual hashとは perceptual hash というのは、ハッシュ関数の実装なのですがSHA1等のハッシュ関数とは違い、以下の様な特徴があります。 得られるハッシュ値は64bit 対象は静止画, 画像, 音声等のマルチメディアデータ コンテンツ内容が類似しているケースでハッシュを得た場合、例えば静止画画像の拡大、縮小といった加工の場合ハッシュ値が全く同じになる また、色調の修正やノイズが加わった場合も得られるハッシュ値間のハミング距離が近くなる 64bitのハッシュ値なので最も遠いハミング距離は64 (=全くコンテンツが異なっている) 逆にハミング距離が0であればperceptual hashで得られた結果上は同一コンテンツ
Iconfinder: 画像データの重複チェックのアルゴリズム - ワザノバ | wazanova
http://blog.iconfinder.com/detecting-duplicate-images-using-python/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約5時間前 Iconfinderは以前、500 Startup Fundのデモdayでプレゼンするのを見た記憶があります。それから資金調達もできたようで、無事生き残ってますね。 アイコン等の画像ファイルの検索 & 販売をするサイトですが、悪いユーザがIconfinderから画像をダウンロードした後に、そのまま、もしくは多少改変して、Iconfinderにアップして販売しようとする不正行為があるようです。その対策のための検知アルゴリズムについてブログで紹介しています。 一般的な画像データをハッシュ化するアルゴリズムでは、画像のごく一部
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